Análisis Predictivo
Optimización de Inventarios con IA Predictiva
Cómo los modelos de Machine Learning eliminan el sobre-stock y previenen quiebres de inventario para Retail y Manufactura en Latam.
Por BI Analysts7 min lectura
El Dolor: Comprar de Más o Quedarse Sin Stock
Las empresas de Retail en Colombia y México pierden entre un 5% y 8% de rentabilidad por exceso de inventario o quiebres de stock. La planificación basada en Excel y promedios históricos ya no funciona en mercados volátiles.
La Solución: Modelos ML de Forecasting
Implementamos modelos de Machine Learning (Prophet, XGBoost, ARIMA) que consideran más de 20 variables simultáneas: estacionalidad, promociones, clima, eventos económicos y tendencias de consumo.
- Reducción del 30% en inventario sin perder ventas.
- Predicción de quiebres con 2 semanas de anticipación.
- Ajuste automático de órdenes de compra según la demanda proyectada.
Dashboard de Control: Inventarios en Tiempo Real
El modelo predictivo alimenta un Dashboard de Power BI donde el Gerente de Compras visualiza alertas, recomendaciones de reabastecimiento y tendencias por SKU.